CCNP实战指南：路由 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:Henry Benjamin

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:59.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115108944

丛书系列:

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好的，根据您的要求，我将为您撰写一本名为《深度学习与神经网络：从理论到实践》的图书简介，该简介将详细阐述该书的内容、目标读者和核心价值，且完全不涉及您提供的《CCNP实战指南：路由》相关信息。 --- 《深度学习与神经网络：从理论到实践》图书简介 内容概要：构建通往人工智能核心技术的阶梯 在信息技术飞速发展的今天，深度学习已不再是遥不可及的学术概念，而是驱动自动驾驶、自然语言处理、智能推荐系统等前沿应用的核心引擎。然而，要真正驾驭这股技术浪潮，需要系统而扎实的理论基础和丰富的实战经验。《深度学习与神经网络：从理论到实践》正是为有志于深入理解并应用深度学习技术的工程师、研究人员和高级技术爱好者量身打造的一本权威指南。 本书摒弃了市场上许多书籍中常见的碎片化介绍和浮于表面的公式堆砌，而是构建了一个从神经元基础到复杂模型构建的完整知识体系。我们相信，理解“为什么”比单纯知道“如何做”更为重要。因此，全书结构紧凑、逻辑严密，旨在为读者打下坚不可摧的理论基石，同时确保每项理论都能够迅速转化为可操作的实践能力。 第一部分：奠基——理解智能的底层逻辑 本书的第一部分聚焦于深度学习的数学和统计学基础，确保读者在进入复杂模型前，对核心概念有清晰的认识。 第一章：人工神经网络的起源与基础单元 本章将细致剖析生物神经元的工作原理，并将其映射到人工神经网络（ANN）的数学模型上。我们将详细讨论激活函数（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体）的特性、导数计算，以及它们在模型非线性拟合中的关键作用。我们不仅会展示公式，还会通过直观的图示解释梯度在网络中如何流动，为后续的反向传播奠定基础。 第二章：优化算法的核心：梯度下降的艺术与科学 优化是深度学习的灵魂。本章深入探讨梯度下降（Gradient Descent）的各种变体。从基础的批量梯度下降（Batch GD）到随机梯度下降（Stochastic GD, SGD），再到动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前业界广泛使用的 Adam 优化器。我们将详细分析每种算法的收敛特性、学习率调度策略，并讨论如何在高维空间中有效避免局部最优解。 第三章：损失函数的选择与评估指标 选择合适的损失函数是模型训练成功的关键一步。本章将对比回归问题中的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE），以及分类问题中的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）的数学推导及其在信息论层面的意义。同时，我们将系统介绍精度（Accuracy）、召回率（Recall）、F1-Score、AUC-ROC 等关键评估指标，并阐述在不同业务场景下如何科学地选择和权衡它们。 第二部分：核心模型——构建深度学习的骨架 第二部分是本书的核心，系统介绍了当前主流的深度学习架构，并着重于它们的设计哲学和数学实现细节。 第四章：深度前馈网络（DNN）与正则化技术 本章将从多层感知器（MLP）出发，讲解如何构建具有足够深度的网络以捕获复杂特征。重点内容包括：过拟合问题的识别与量化；Dropout 机制的随机性原理及其对模型泛化能力的提升；L1/L2 正则化对权重分布的影响；以及批标准化（Batch Normalization）如何稳定训练过程和加速收敛。 第五章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 CNN 是计算机视觉领域的基石。本章将深入剖析卷积操作的数学本质，讲解不同类型卷积核的用途（如 1x1 卷积、空洞卷积）。我们将详细解析池化层（Pooling）的作用，并系统梳理经典网络结构，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的精妙之处）和 DenseNet（特征重用机制），帮助读者理解网络深度与性能提升背后的设计思想。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变体：序列数据的处理大师 对于时间序列、文本和语音数据，RNN 结构至关重要。本章首先阐述标准 RNN 在处理长期依赖问题上的缺陷（梯度消失/爆炸）。随后，本书将详细拆解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门和输出门的工作机制，并提供具体的 PyTorch/TensorFlow 代码实现，展示如何在序列任务中有效地应用这些结构。 第三部分：前沿拓展与实战部署 第三部分将视角投向更前沿的领域，并强调理论知识向实际工程落地的转化。 第七章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制是近年来自然语言处理领域最重要的突破。本章将从软注意力（Soft Attention）讲起，逐步过渡到 Transformer 模型的核心——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）。我们将详细解释 Q、K、V 矩阵的计算过程，以及 Transformer 如何完全抛弃循环结构，实现并行化训练的巨大优势，为理解 BERT、GPT 等大模型打下坚实基础。 第八章：生成模型简介：对抗网络与变分自编码器 生成模型的应用前景广阔。本章将介绍生成式对抗网络（GAN）的博弈论框架，探讨判别器与生成器之间的动态平衡。同时，我们也会深入浅出地介绍变分自编码器（VAE），从概率分布的角度解释其潜在空间（Latent Space）的构建与数据重构过程。 第九章：模型部署与性能优化 理论模型需要工程化才能产生实际价值。本章讨论模型在不同平台上的部署挑战，包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以减小模型体积和计算复杂度，以及使用 ONNX 等中间表示格式进行跨平台部署的实用技巧。我们将讨论如何平衡模型精度与推理速度。 核心价值与目标读者 本书的价值在于其深度与广度的完美结合：它既有扎实的数学推导来满足对原理有钻研精神的研究人员，又有大量清晰的伪代码和实战案例来指导应用工程师快速上手。 目标读者包括： 人工智能/机器学习工程师： 希望系统化梳理现有知识，并掌握最新模型架构的专业人士。 数据科学家： 需要深入理解模型黑箱内部运作机制，以便进行高级调试和模型定制的实践者。 计算机科学专业学生（高年级及研究生）： 寻求一本内容全面、逻辑清晰的深度学习教材，以应对复杂的课程学习和毕业设计需求。 资深软件开发者： 希望跨界进入 AI 领域，并希望从底层原理开始构建坚实基础的技术人员。 学习本书后，您将能够： 1. 独立推导和实现主流神经网络（CNN, RNN, Transformer）中的核心模块。 2. 根据不同业务场景，科学地选择优化器、损失函数和正则化策略。 3. 深刻理解深度学习模型泛化能力不足的本质原因，并提供有效的解决方案。 4. 具备初步的设计和训练前沿深度学习模型的架构能力。 《深度学习与神经网络：从理论到实践》不仅是一本书，更是一份通往构建下一代智能系统的路线图。让我们一同踏上这段严谨而激动人心的探索之旅。

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不得不说，这本书的设计和呈现方式，给我的阅读体验带来了极大的愉悦。我之前接触过一些技术书籍，排版很死板，内容也很生硬，让人望而却步。但这本书就不一样了。图文并茂，结构清晰，而且作者的语言风格也很有亲和力。即使是涉及到一些比较晦涩的技术概念，也能被他讲得通俗易懂。我尤其喜欢书中那些“彩蛋”式的小提示，它们往往能点亮我的一些思考盲区，让我豁然开朗。总而言之，这是一本让我学习起来轻松愉快，又能真正学到东西的好书。

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这本书给我的最大感受就是“实用”。我之前看过不少理论性很强的书籍，读完之后感觉知识很零散，很难应用到实际工作中。但这本书的写作风格，让我感觉每一页都充满了实践的价值。作者在介绍某个技术时，会立刻给出与之相关的配置示例，并且会解释这个配置在实际场景中可能起到的作用。这种“理论与实践相结合”的模式，让我学到的知识能够立刻转化为解决实际问题的能力。我甚至觉得，这本书可以作为我日常工作中排查故障和优化网络的“案头宝典”。

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我一直觉得，学习技术类的书籍，最怕的就是枯燥乏味，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者在内容的处理上，非常有创意。他不仅仅是罗列命令和配置，而是用一种非常贴近实际工作场景的方式来呈现。仿佛我不是在书斋里啃书本，而是身处一个繁忙的网络工程师办公室，面对着真实的网络问题，需要运用书中的知识去解决。书中的案例分析，细节丰富，操作步骤详尽，而且很多都是我在实际工作中可能遇到的痛点。每次遇到一个难点，翻开书，总能找到类似的场景，并得到清晰的解决方案，这种感觉，就像是拥有了一位经验丰富的导师在身边指导。

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这本书真是让我惊喜连连，虽然书名是“CCNP实战指南：路由”，但它给我带来的启发远不止于路由技术本身。首先，我必须说，这本书的编排思路非常清晰，作者仿佛把我带进了一个逐步升级的游戏关卡。从最基础的概念铺垫，到复杂场景的模拟，每一步都像是为了迎接下一个挑战做好了充分的准备。我尤其喜欢作者在讲解某个复杂配置时，会穿插一些“为什么这么做”的思路分析，这让我不再是被动地记忆命令，而是真正理解了背后的逻辑。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，极大地提升了我的学习效率和对知识的掌握程度。

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老实说，我拿到这本书的时候，并没有抱有多大的期望，毕竟市面上CCNP相关的书籍太多了。然而，这本书的内容深度和广度，都远远超出了我的预期。它不仅仅停留在CCNP考试的知识点上，更是深入到了一些更底层的原理，以及一些在实际部署中非常关键的细节。我特别欣赏作者对于不同路由协议之间协同工作的阐述，这部分内容通常在其他书中一带而过，但在这本书里却得到了非常详尽的讲解，让我对整个路由生态有了更全面的认识。而且，书中对一些“陷阱”和“坑”的提醒，更是让我受益匪浅，避免了不少走了弯路。

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